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康奈尔大学研究人员使用计算美学系统教人工智能机器人“不仅在给定数据集中确定最令人愉悦的图片,还能自行捕捉新的、原创的——更重要的是,好的——镜头。”这个项目名为AutoPhoto,于去年秋天在智能机器人和系统国际会议上展示。机器人“摄影师”由三部分组成:图像评估算法,对呈现的图像进行评估并给出审美评分;一个装有摄像头的 Clearpath Jackal 轮式机器人; AutoPhoto 算法本身作为一种固件,将图像评级过程的结果转换为物理机器人的驱动命令,并有效地将优化图像捕获过程自动化。对于图像评估算法,这个由二年级硕士生 Hadi AlZayer 领导的康奈尔团队利用了现有的学习美学估计模型,模型使用超过一百万张经过人类排名的照片行了训练。 AutoPhoto 本身接受了数十张室内场景 3D 图像的训练,以在团队将其连接到 Jackal 上之前找到最佳拍摄角度。在被放到校园中的一个建筑物内之后,机器人开始时会拍出很多不好的镜头,但随着 AutoPhoto 算法“找到感觉”,它的镜头选择会稳步提高,直至拍摄出的图像可以与本地Zillow 列表中的图像相媲美。平均而言,优化一个镜头大约需要迭代十几次,整个过程只需几分钟即可完成。